COMPETITIVIDADE DAS NAÇÕES: ANÁLISE DA MÉTRICA UTILIZADA
PELO
WORLD ECONOMIC FORUM
COMPETITIVENESS OF NATIONS: REVIEW OF THE METRIC USED BY THE WORLD ECONOMIC FORUM
COMPETITIVIDAD DE LAS NACIONES: ANÁLISIS DE LA MÉTRICA UTILIZADA POR EL WORLD ECONOMIC FORUM
A competitividade das nações é assunto relevante aos tomadores de decisão quando se trata da esco-lha do país que poderá render melhores resultados aos investimentos. Nessa linha, busca-se analisar a métrica de competitividade dos países utilizando conceitos da estatística multivariada, a fim de sim-plificar e evitar resultados dúbios quanto ao tema. Para isso, utilizaram-se as bases de dados de 2010 publicadas pelo World Economic Forum (WEF), que
utiliza 12 pilares para estabelecer a condição compe-titiva de 133 países. Verificou-se que a métrica uti-lizada pelo WEF é redundante, já que utiliza pilares que representam o mesmo constructo. Verificou-se, ainda, que a prontidão tecnológica explica a com-petitividade do país em 86,5% e que a combinação entre estabilidade macroeconômica, qualidade do ensino superior e sofisticação dos negócios eleva esse percentual para 95,7%.
RESUMO
Este artigo tem co-autoria de membro do Corpo Editorial Cientíico da , avaliado em double blind review, com isenção e independência
Abstract The competitiveness of nations is a relevant matter to decision makers when it comes to choose the country which may yield better results on investment. In this trend, this study seeks to analyze the metrics of competitiveness of countries using multivariate statistical concepts in order to simplify and avoid mixed results on the subject. With such a purpose, we used the databases published by the World Economic Forum (WEF) in 2010, which uses twelve pillars to establish the competitive position of 133 countries. It was found that the metric used by the WEF is redundant since it relies on pillars that represent the same construct. It was found that Technology Readiness explains the country’s competitiveness in 86.5% and that the combination of Macroeconomic Stability, Quality of Higher Education and Business Sophistication rises this percentage to 95.7%.
keywords Pillars of competitiveness, World Economic Forum, competitiveness metric, national competitiveness, innovation base.
Resumen La competitividad de las naciones es un asunto relevante para los tomadores de decisión cuando se trata de la elección del país que podrá rendir mejores resultados para las inversiones. En esa línea, se busca analizar la métrica de competitividad de los países utilizando conceptos de la estadística multivariada, a in de simpliicar y evitar resultados dudosos respecto al tema. Para eso, se utilizaron las bases de datos de 2010 publicadas por el World Economic Forum (WEF), que utiliza 12 pilares para establecer la condición competitiva de 133 países. Se veriicó que la métrica utilizada por el WEF es redundante, ya que utiliza pilares que representan el mismo constructo. También se veriicó que la prontitud tecnológica explica la competitividad del país en 86,5% y que la combinación entre estabilidad macroeconómica, calidad de la enseñanza superior y soisticación de los negocios eleva ese porcentual a 95,7%.
Palabras clave Pilares de la competitividad, World Economic Forum, métricas de competitividad, competitividad nacional, base de la innovación.
Luciano Castro de Carvalho luccar@gmail.com
Doutorando em Administração de Empresas pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo, Fundação Getulio Vargas – São Paulo – SP, Brasil
Luiz Carlos Di Serio luiz.diserio@fgv.br
Professor da Escola de Administração de Empresas de São Paulo, Fundação Getulio Vargas – São Paulo – SP, Brasil
Marcos Augusto de Vasconcellos marcos.vasconcellos@fgv.br
Professor da Escola de Administração de Empresas de São Paulo, Fundação Getulio Vargas – São Paulo – SP, Brasil
INTRODUÇÃO
O grau de abertura da economia das nações e o ad-vento da globalização têm motivado consultorias e instituições de pesquisas na análise da competitividade como um indicativo de desenvolvimento econômico. A competitividade, assim, pode estar atrelada aos fa-tores culturais, incentivo governamental para desen-volvimento do país, câmbio, recursos naturais, nível de educação, inovação, tecnologia e outros fatores. Nesse sentido, a análise da competitividade apresenta--se valiosa para tomadores de decisões ou investidores que buscam reconhecer países que possam conferir melhores resultados aos investimentos, em função do cenário macroeconômico.
Com vistas a negociações futuras, índices e classi-ficações de países quanto à competitividade têm sido gerados levando em consideração uma centena de variáveis e as mais diversas metodologias. Em função da variedade de índices, não se sabe ao certo quais são os que melhor representam a realidade, já que os processos metodológicos publicados nos relatórios emitidos pelas instituições responsáveis são desprovi-dos de detalhes e precisão. Nesse sentido, obter reco-nhecimento de país competitivo em um determinado índice não implica o mesmo reconhecimento em outro índice da mesma natureza.
Os três principais índices de competitividade reco-nhecidos internacionalmente são o Índice de Compe-titividade Global (ICG), publicado pelo WEF, o World Competitiveness Yearbook (WCY), publicado pelo Institute for Management of Development(IMD), e o Índice de Desempenho Industrial (IDI), reportado pelo United Nations Industrial Development Organizations (Unido). Embora os três possuam reconhecimento internacional, o ICG, gerado pelo WEF, tem ganhado destaque pela sua composição estrutural, tamanho da amostra e periodicidade.
O WEF é uma organização internacional, inde-pendente, incorporada a uma organização sem fins lucrativos da Suíça. Os estudos do WEF partem do pressuposto de que o progresso econômico sem de-senvolvimento social não é sustentável, enquanto o desenvolvimento social sem o progresso econômico não é viável. Para o WEF, a competitividade é derivada de uma série de instituições, políticas e fatores que de-terminam o nível de produtividade de um país. Basea-do nisso, constituem-se 12 pilares de competitividade, divididos em três grupos, para empreender pesquisas enfocando a competitividade das nações. O grupo 1,
denominado “Base da Economia”, é constituído por: (a) instituições, (b) infraestrutura, (c) estabilidade macroeconômica e (d) saúde e educação primária. Já o grupo 2, denominado “Eficiência da Economia”, é constituído por: (e) educação superior e treinamento, (f) eficiência do mercado de produtos, (g) eficiência do mercado de trabalho, (h) sofisticação do mercado financeiro, (i) prontidão tecnológica e (j) tamanho do mercado. Por fim, o grupo 3, denominado “Inovação da Economia”, é formado por: (k) sofisticação de ne-gócios e (l) inovação.
Apesar de esse agrupamento ser feito por áreas afins, entende-se que exista outra forma de agregar os referidos pilares para mensuração da competi-tividade e que a utilização dos pilares mais repre-sentativos de cada agrupamento, sob uma lógica baseada nos conceitos da análise multivariada, possa traduzir em melhores explicações a competitividade das nações, evitando redundância de medida entre os pilares. Baseado nesse entendimento, busca-se responder à seguinte pergunta de pesquisa: Consi-derando os fundamentos da estatística multivaria-da, quais alterações podem ser sugeridas quanto à estrutura e número de variáveis que compõem o índice de competitividade e de que forma essas alterações afetam sua análise? Dessa forma, lança--se a hipótese de que a utilização dos pilares mais significativos de cada agrupamento, com base na estatística multivariada, possa simplificar o modelo de análise e não alterar significativamente o ranking
de competitividade dos países.
Para responder à pergunta de pesquisa e testar a hipótese, serão consideradas a correlação entre os pilares, a identificação dos constructos formados pelos pilares, a identificação dos pilares que melhor descre-vem a condição competitiva dos países e a verificação de mudanças no ranking de competitividade dos países com base nesses pilares.
Os dados utilizados neste trabalho são oriundos dos relatórios publicados em 2010 pelo WEF após análise de 133 países. Os relatórios apresentam índices de com-petitividade para cada país participante e, em seguida, são classificados em forma de ranking.
REFERENCIAL TEÓRICO
diversos constructos para análise da posição relativa das nações, bem como diferentes metodologias e fon-tes de bases de dados.
Competitividade das nações
A competitividade é fator relevante no crescimento e desenvolvimento de empresas e países. Dada a im-portância desse tema, Markusen (1987) alertou sobre a necessidade de uma definição clara e consistente que dê subsídios às ações nacionais e evite prejuízos às nações. Para essa afirmação, Markusen (1987) baseou--se no ocorrido na década de 1980, quando, segundo o autor, devido ao mau entendimento do conceito de competitividade, os Estados Unidos enfrentaram uma crise econômica derivada do baixo desempenho comercial, o que, para muitos analistas, significava a perda de competitividade. Nesse contexto, Markusen (1987) argumenta que o conceito de competitividade baseado no desempenho comercial pode gerar resul-tados opostos em comparação ao conceito de com-petitividade baseado na produtividade.
Embora com controvérsias apresentadas nos es-tudos de Makusen (1987), os eses-tudos de Cas e outros (1988) apontam que a competitividade está associada ao desempenho comercial, seja da empresa ou do país. Nessa mesma linha, Rugman e D’Cruz (1989) corroboram que, se um país perde mercado exporta-dor de um item ou de um setor, ou, ainda, aumenta a importação de produtos de um item ou um setor, por consequência, perde competitividade.
Sem discutir os conceitos até então existentes, Porter (1990) atém-se à definição de competitividade em um sentido mais abrangente e complexo, de modo que a competitividade é conceituada como a posi-ção relativa de um país diante de seus concorrentes. Nesse contexto, a posição relativa mencionada por Porter (1990) diz respeito à discussão dos desempe-nhos das economias num senso de benchmarking, a fim de identificar as áreas da economia que estão menos desenvolvidas, sem se importar com os moti-vos que as levaram a tal (DUNNING, BANNERMAN, LUNDAN, 1998).
Com essa proposição, Dunning, Bannerman e Lundan(1998) buscaram estabelecer a posição relativa ou competitividade da nação por meio da análise do Produto Interno Bruto (PIB) per capita, já que cons-tataram dificuldades de análise quando tentaram utili-zar fatores que fossem além do PIB. Com base nessa análise, outros estudos avaliaram a competitividade
nacional sob a mesma ótica (HEALEY & BAKER, 1999; INTERVIEW, 1999).
Sob a perspectiva da eficiência operacional, a competitividade global é definida por Harrison (1995) como produto da tecnologia e da produção em esca-la: um país é competitivo se possui um nível médio de produtividade maior ou igual ao de seus concor-rentes, ou, ainda, se tem um nível médio de custo unitário menor ou igual ao de seus concorrentes. A eficiência operacional, além de aumentar a competiti-vidade, pode aumentar os resultados internos, e, sob esse aspecto, a OECD (1996) define competitividade como o grau com que um país, sob as condições do mercado, produz bens e serviços para um mercado internacional e simultaneamente mantém e aumenta as receitas do seu povo.
Estudos mais recentes, como o do IMD (2003), descrevem a competitividade como a capacidade rela-tiva de um país criar e manter ambientes nos quais as empresas podem competir, gerando aumento do nível de prosperidade. Em consonância com esse ponto, o WEF apresenta uma das mais aceitas definições de competitividade, a qual é base deste trabalho. Para o WEF, a competitividade é representada por uma série de instituições, políticas e fatores que determinam o nível de produtividade de um país (WEF, 2010).
Embora a definição apresentada tenha aspecto macroeconômico, Schwab e Porter (2007) afirmam que existe um ponto em que aspectos macro são com-plementados pelos microeconômicos. O nível macro aumenta a oportunidade de produzir riqueza, a qual é gerada pela utilização de recursos humanos, capital e recursos naturais na produção de bens e serviços. A produção de bens e serviços, denominada produtivi-dade, é dependente das condições microeconômicas das empresas em termos de qualidade e eficiência (SCHWAB e PORTER, 2007).
Com essas considerações, pode-se dizer que a competitividade apresenta diferentes aspectos de análise e acredita-se que, embora as definições apre-sentadas tenham bases diferentes, não se constituem excludentes, mas, sim, complementares.
Métricas de competitividade
(PORTER, 1990). Assim, a competitividade das na-ções tem sido foco de investigação de consultorias e instituições de pesquisas como WEF, IMD e Unido, as quais desenvolveram conceitos e métricas para esse constructo. Os resultados obtidos das pesquisas gerados pelas instituições citadas servem de guia para tomadores de decisão na escolha de países que podem suscitar melhores retornos aos investi-mentos em função do desenvolvimento econômi-co e da econômi-competitividade internacional (ZANAKIS e BECERRA-FERNANDEZ, 2005).
Apesar de importantes, os relatórios dessas pesqui-sas por vezes são questionados, por não apresentarem resultados similares quando utilizam as mesmas amos-tras. Assim, Oral e Chabchoub (1996) discutem que os relatórios de competitividade publicados pelo IMD e WEF são carentes de informações precisas quando se referem à metodologia empregada, e as informações existentes são passíveis de diferentes interpretações. Berger e Bristow (2009) complementam ao afirmar que as diferenças de resultados podem ser geradas
pela diversidade de variáveis e metodologias e épocas desiguais de condução das pesquisas.
A diversidade de variáveis na mensuração da com-petitividade nacional expressa por Berger e Bristow (2009) pode ser constatada por meio do Quadro 1, que apresenta a estrutura métrica utilizada pelas principais instituições de pesquisa em competitividade.
Conforme o Quadro 1, os índices gerados pelo IMD e WEF possuem similaridades de algumas va-riáveis, mas, embora haja alguma semelhança, os resultados não são compatíveis quando se referem à classificação dos países quanto ao seu grau de com-petitividade, conforme relatórios gerados em 2010 (WEF, 2010; IMD, 2011).
Apesar de não ser um índice de competitividade, Porter (1990) desenvolveu um modelo de análise para indústrias, denominado diamante. No modelo diamante, o sucesso internacional da nação em uma determinada indústria é dependente de quatro atributos que podem promover ou inibir a criação de vantagem competitiva: fatores condicionais (infraestrutura, recursos físicos,
IMD WEF Unido
Desempenho econômico:
Economia doméstica; Comércio internacional; Investimento internacional; Índice de empregos; Índice de preços.
Eiciência do governo:
Finanças públicas; Política iscal; Estrutura institucional; Legislação para negócios; Estrutura societária
Eiciência de negócios:
Produtividade; Mercado de trabalho; Finanças;
Práticas de gestão; Atitudes e valores.
Infraestruturas:
Básicas; Tecnológicas; Cientíicas; Saúde e ambiente; Educação.
Base da economia:
Instituições; Infraestrutura;
Estabilidade macroeconômica; Saúde e educação primária.
Eiciência da economia:
Educação superior e treinamento; Eiciência do mercado de produtos; Eiciência do mercado de trabalho; Soisticação do mercado inanceiro; Prontidão tecnológica;
Tamanho do mercado.
Inovação da economia:
Soisticação dos negócios; Inovação.
Valor adicionado dos produtos per capita;
Exportação de produtos per capita;
Intensidade de industrialização;
Qualidade da exportação.
Fonte: IMD.org, WEF.com e Unido.org.
tecnologia etc.); concorrência, estrutura e estratégia da firma; indústrias de suporte e correlatas e condições da demanda. De acordo com o modelo diamante, a produção local, custos e qualidade dos fatores condi-cionais são considerados fundamentais para conferir vantagem competitiva efetiva na indústria, aumentando a competitividade do país.
Assim, devido à pluralidade de metodologias, variáveis e resultados, outros pesquisadores bus-cam entender a complexidade da competitividade e suas relações com elementos institucionais das nações (BUCKLEY, PASS, PRESCOTT, 1988). Esse é o caso de Dzeng e Wang (2008), que, com base nos dados do WCY, buscaram estudar a relação do desenvolvimento da infraestrutura com a com-petitividade das nações. Nesse estudo, os autores afirmam que a maioria dos relatórios gerados para analisar a competitividade dos países tem por base o desenvolvimento da infraestrutura e, dessa for-ma, o investimento em melhorias nas políticas para esse fim seria fator-chave para o desenvolvimento econômico e competitivo nacional.
Sob outra perspectiva, Zhao e Zhang (2007) utili-zaram o índice de desempenho industrial das bases de dados da Unido para avaliar a posição competitiva da China no cenário internacional. As variáveis estudadas nesse índice levam em consideração as competências, esforços tecnológicos, investimentos diretos externos (FDI), infraestrutura moderna e pagamentos de royalties
(variáveis inseridas nos pilares apresentados no Qua-dro 1). Verificou-se que a China deu um grande salto, em termos de competitividade industrial, devido a sua participação em redes internacionais de produção e que esse salto pode ser ainda maior, se houver investimen-tos em atualização e inovação industrial.
Já Gugler e Brunner (2007) descrevem as relações entre o FDI e a competitividade nacional e, ainda, afirmam que, embora o FDI tenha papel fundamental na competitividade, não se pode negligenciar a loca-lização do país e o papel do cluster na capacidade absortiva do país hospedeiro de investimentos. Nes-sa mesma linha, Torres (2010) foca seu trabalho nos impactos gerados pelo recebimento de FDI sobre o desenvolvimento econômico e competitividade das nações no intuito de gerar uma matriz de valoração ou mensuração da relação. A matriz sugerida por Torres (2010) funciona como uma ferramenta pedagógica para o auxílio de países de menor desenvolvimento econômico na atração de investimentos externos e aumento da competitividade.
Estudos sobre o sistema nacional de inovação, in-vestimentos em tecnologia e capital intelectual também foram considerados por Freeman (2004) como pilares da competitividade das nações. Considerou-se, ainda, que investimentos em educação, ciência, comércio e política industrial são complementares à construção dos pilares da competitividade.
De modo similar ao proposto no presente estu-do, mas sem intenção de simplificar a metodologia de análise da competitividade, Zanakis e Becerra--Fernandez (2005) analisaram a base de dados do WCY, que engloba 55 variáveis e 43 países. Os resul-tados das análises revelaram que a competitividade da nação está relacionada ao baixo risco país, ao alto índice de uso de computadores, às sociedades empreendedoras com menor domínio masculino, ao alto investimento em infraestrutura, ao saldo da balança comercial e aos altos gastos em pesquisas e desenvolvimento (P&D).
Embora os conceitos, métricas e perspectivas de análises possuam consideráveis diferenças, percebe-se que, entre os índices e trabalhos existentes, que há um senso comum que se refere à criação ou manutenção de um ambiente favorável à prosperidade da nação (KAO e outros, 2008).
METODOLOGIA
Este tópico apresenta a estrutura metodológica utiliza-da para atender aos objetivos utiliza-da pesquisa quanto aos
drivers da competitividade dos países e às questões expostas na introdução deste trabalho.
Para responder a tais perguntas, foi realizada uma pesquisa descritiva com método quantitativo, utilizan-do dautilizan-dos secundários das bases utilizan-do WEF. Para Hair Jr. e outros (2005), os planos da pesquisa descritiva formam-se no intuito de medir características de um determinado construto teórico. No caso da presente pesquisa, essas características referem-se aos pilares da competitividade. Já o método quantitativo “se caracte-riza pelo emprego de quantificação tanto nas modali-dades de coleta de informações quanto no tratamento dessas informações por meio de técnicas estatísticas” (TEIXEIRA e PACHECO, 2005, p. 60).
anos no estudo. Assim, optou-se por utilizar o ano de 2010, por ser o mais recente.
A escolha dos índices publicados pelo WEF deu--se pela sua estrutura métrica, periodicidade de pu-blicação e, principalmente, pelo número de países envolvidos na pesquisa. Enquanto o IMD realizou pesquisas com 58 países, o WEF pesquisou 133 países. Já a Unido, que assume o índice de desenvolvimento industrial como base de competitividade, pesquisou 100 países.
As questões referentes aos 12 pilares do WEF tive-ram opção de respostas escalonadas em sete pontos. Os 12 pilares foram divididos em três grupos e, ao final, foi gerado um índice que expressa o nível de compe-titividade do país (WEF, 2010).
Os 12 pilares descritos pelo WEF como represen-tativos para a competitividade dos países e seus agru-pamentos estão relacionados no Quadro 2.
Os dados foram tabulados e importados para o
software estatístico SPSS v.19 para que pudesse ser realizada, em primeiro momento, a análise fatorial. A análise fatorial permite o agrupamento de variáveis que estão correlacionadas entre si e que estão rela-cionadas ao mesmo constructo (HAIR JR, 2005). A primeira rodada da análise considerou 12 fatores (o mesmo número de pilares a serem analisados), sem rotação, a fim de observar a distribuição das cargas
fatoriais e o número de fatores significantes à variação total. Os pilares da competitividade foram agrupados nos fatores de acordo com a maior carga fatorial.
Por meio da análise de variâncias, foi identificado o número de fatores relevantes à variância total. Os fatores que contribuíram com 5% ou menos para a variância total foram considerados irrelevantes para o contexto. Após esse procedimento, foi realizada uma nova rodada na análise fatorial considerando apenas os fatores relevantes determinados em análise anterior, utilizando o método de rotação Varimax, que permite evidenciar as cargas das variáveis nos fatores às quais pertencem. Os fatores foram nomeados conforme os respectivos pilares constituintes, e os que obtiveram maior significância dentro de cada fator foram uti-lizados na equação da competitividade dos países participantes da amostra. Foram reconhecidos como relevantes os pilares que obtiveram as maiores cargas fatoriais dentro de cada fator e as maiores comunali-dades entre eles.
Para garantir a robustez das análises, foi realizada regressão múltipla, com método stepwise,no intuito de identificar os pilares que possuíam o maior grau de ex-plicação para os escores gerais apresentados pelo WEF.
Em seguida, por meio do método Best Subsets, foram geradas equações com um, dois e três pilares que teriam maior grau de explicação para a variável
Grupo Pilar da competitividade Justiicativa
Base da economia
1 – Instituições (institutions)
A qualidade das instituições inluencia as decisões de investimentos e na organização da produção. As instituições têm papel relevante na forma como a sociedade distribui os lucros e arca com os custos de estratégias de desenvolvimento.
2 – Infraestrutura (infrastructure)
Infraestrutura bem desenvolvida reduz os efeitos da distância entre as regiões, com o resultado de uma verdadeira integração do mercado nacional, e conecta-o a baixo custo a mercados de outros países e regiões.
3 – Estabilidade macroeconômica (Macroeconomic stability)
Embora a estabilidade macroeconômica por si só não aumente a produtividade da nação, é reconhecido que um desarranjo macroeconômico prejudica a economia. O governo não pode prestar serviços de modo eiciente se tiver que fazer pagamentos de juros elevados sobre as suas dívidas passadas. As empresas não podem operar com eiciência quando as taxas de inlação estão fora de alcance.
4 – Saúde e educação primária (Health and primary education)
Baixa assistência à saúde leva a custos signiicativos para as empresas; os trabalhadores doentes são, muitas vezes, ausentes ou operam em níveis mais baixos de eiciência. Trabalhadores que tiveram pouca instrução formal realizam trabalhos manuais mais simples e possuem diiculdades na adaptação de técnicas e processos de produção mais avançados.
Quadro 2 – Pilares da competitividade
resposta (escore geral). Ao final, gerou-se uma tabela comparativa entre a classificação publicada pelo WEF e a proposta pelos autores do presente trabalho. Com
Grupo Pilar da competitividade Justiicativa
Eiciência da economia
5 – Educação superior e treinamento
(Higher education and training)
A qualidade de ensino superior é crucial para as economias que querem subir na cadeia de valor para além dos processos de produção simples. A extensão da formação de pessoal também é levada em consideração, visto que é negligenciada em muitas economias para garantir uma atualização constante de competências dos trabalhadores às novas necessidades da economia em evolução.
6 – Eiciência do mercado de produtos
(Goods market eficiency)
Países com eiciência em mercados estão bem posicionados para produzir o mix correto de produtos e serviços para atendimento às condições de demanda, bem como para garantir que esses bens possam ser negociados de maneira mais eicaz na economia.
7 – Eiciência do mercado de trabalho
(Labor market eficiency)
A eiciência e a lexibilidade do mercado de trabalho são fundamentais para garantir que os trabalhadores estejam alocados para a sua eiciente utilização na economia e incentivados a dar o seu melhor esforço em seus trabalhos. Assim, o mercado de trabalho eiciente deve também garantir uma clara relação entre os incentivos dos trabalhadores e seus esforços, bem como a melhor utilização dos talentos disponíveis, que inclui igualdade no ambiente de negócios entre homens e mulheres.
8 – Soisticação do mercado inanceiro
(Financial market sophistication)
O investimento empresarial é fundamental para produtividade. Assim, as economias requerem soisticados mercados inanceiros que podem tornar o capital disponível para investimentos do setor privado com base em fontes tais como empréstimos do setor bancário, bolsas de valores, capital de risco e outros produtos inanceiros.
9 – Prontidão tecnológica (Technological readiness)
Refere-se à agilidade com que a economia adota as tecnologias existentes para melhorar a produtividade da sua indústria. No mundo globalizado, a tecnologia tem se tornado um elemento importante para as empresas para competir e prosperar. Em particular, a tecnologia de informação e comunicação (TIC) tem evoluído para a “tecnologia de uso geral” do nosso tempo, tendo em conta as repercussões importantes para o desenvolvimento econômico de outros setores e o seu papel como infraestrutura eiciente para transações comerciais.
10 – Tamanho do mercado (Market size)
O tamanho do mercado afeta a produtividade, uma vez que os mercados de grandes empresas permitem explorar as economias de escala. Tradicionalmente, os mercados disponíveis para as empresas têm sido limitados pelas fronteiras nacionais. Na era da globalização, os mercados internacionais tornaram-se um substituto para o mercado interno, especialmente para os pequenos países.
Inovação da economia
11 – Soisticação de negócios (Business sophistication)
A soisticação de negócios é propícia a uma maior eiciência na produção de bens e serviços. Esta leva, por sua vez, ao aumento da produtividade, aumentando, assim, a competitividade de uma nação. A soisticação de negócios refere-se à qualidade das redes globais de negócio do país, bem como à qualidade das estratégias de operações individuais das empresas.
12 – Inovação (Innovation)
A inovação requer um ambiente que favorece a atividade inovadora, apoiada tanto pelo setor público como pelo privado. Isso signiica um importante investimento em pesquisa e desenvolvimento (P&D), especialmente pelo setor privado, presença da alta qualidade das instituições de pesquisa cientíica, extensa colaboração em pesquisa entre universidades e indústria, bem como a proteção da propriedade intelectual.
Fonte: World Economic Forum (2010).
essas análises, puderam-se testar as hipóteses que estão em consonância com a pergunta de pesquisa deste trabalho. As hipóteses seguem:
H0: A identificação e utilização dos pilares mais signi-ficativos, entre os 12 pilares propostos pelo WEF para análise da competitividade do país, não alteram sig-nificativamente o ranking de classificação dos países.
H1: A identificação e utilização dos pilares mais sig-nificativos, entre os 12 pilares propostos pelo WEF para análise da competitividade do país, alteram sig-nificativamente o ranking de classificação dos países.
Os dados foram apresentados em tabelas, quadros e gráficos para facilitar o entendimento da análise.
ANÁLISE DOS DADOS
Para o cumprimento dos objetivos propostos neste trabalho, os dados secundários oriundos dos relató-rios do WEF foram considerados em sua totalidade,
ou seja, todos os 12 pilares que compõem o índice de competitividade global foram avaliados sem levar em conta os agrupamentos nos quais foram classifi-cados originalmente.
Para constatação do constructo formado pelos 12 pilares, foi realizada a análise fatorial. As cargas fatoriais e a alocação dos pilares em fatores são demonstradas por meio da Tabela 1.
Pode-se observar que as variáveis em estudo estão altamente correlacionadas e, em sua maioria, pertencem ao Fator 1, o qual possui 69,4% de influência sobre a variância geral. Os Fatores 2 e 3 possuem menores in-fluências, sendo 8,5% e 6,4%, respectivamente. Assim, os três primeiros fatores apresentam grande significân-cia sobre a variânsignificân-cia total.
Para que as variáveis apresentassem cargas fatoriais mais bem evidenciadas nos fatores às quais pertencem, foi gerada uma nova matriz fatorial com limitação de três fatores e com método de rotação Varimax. Por meio da nova distribuição, apresentada na Tabela 2,
Variáveis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Instituição 0,877 -0,301 0,146 0,031 0,163 0,156 -0,112 0,141 -0,171 -0,038 -0,014 0,06
Infra 0,925 -0,034 -0,025 0,062 0,119 0,19 -0,173 -0,233 -0,003 0,038 0,009 -0,048
Estab_macro 0,493 0,338 0,799 0,02 -0,033 0,011 0,04 -0,006 0,022 0,026 0,008 -0,003
Saude_edu_bas 0,759 0,237 -0,138 0,532 -0,112 -0,168 -0,09 0,083 0,01 0,087 -0,046 -0,004
Edu_superior 0,925 0,097 -0,108 0,242 -0,102 0,009 0,132 -0,025 -0,079 -0,096 0,142 -0,022
Mercado 0,936 -0,152 0,026 -0,109 0,112 -0,069 -0,092 0,132 0,174 -0,087 0,02 -0,085
Merc_trab 0,699 -0,46 0,095 -0,17 -0,486 -0,135 -0,062 -0,046 -0,004 0,008 0,001 0,022
Merc_inan 0,829 -0,198 0,021 -0,12 0,291 -0,389 0,101 -0,065 -0,074 0,051 -0,013 -0,012
Tecnologia 0,958 0,015 -0,05 0,116 0,006 0,06 0,122 -0,083 0,08 -0,121 -0,124 0,061
Tam_mercado 0,574 0,682 -0,175 -0,37 -0,08 -0,102 -0,105 0,006 -0,081 -0,053 -0,019 0,009
Sof_negócios 0,944 0,081 -0,144 -0,149 0,079 0,075 0,026 0,026 0,13 0,104 0,08 0,11
Inovação 0,913 0,004 -0,128 -0,174 -0,106 0,233 0,162 0,076 -0,047 0,097 -0,055 -0,083
Variância 8,3253 1,0175 0,7712 0,6049 0,422 0,3367 0,1453 0,119 0,104 0,0682 0,0486 0,0371
Var 0,694 0,085 0,064 0,04 0,035 0,028 0,012 0,01 0,009 0,006 0,004 0,003
Var acumulada 0,694 0,779 0,843 0,893 0,928 0,956 0,968 0,978 0,987 0,993 0,997 1
Fonte: Dados da pesquisa.
apenas um pilar (Saúde e Educação Básica) obteve carga fatorial substancialmente modificada que o ca-tegorizou em outro fator; os demais preservaram seus fatores de origem.
Fazem parte do Fator 1 os pilares: Instituição, In-fraestrutura, Educação Superior, Eficiência do Mercado de Produtos, Eficiência do Mercado de Trabalho, Efi-ciência do Mercado Financeiro, Prontidão Tecnológica, Sofisticação de Negócios e Inovação. O segundo fator foi caracterizado pelos pilares Saúde e Educação Básica e Tamanho do Mercado. Já o fator 3 foi caracterizado isoladamente pelo pilar Estabilidade Macroeconômica.
Em comparação ao agrupamento dos pilares pro-posto pelo WEF, observa-se que este não levou em consideração as correlações existentes entre as variá-veis, mas, sim, as áreas afins, ou seja, o grupo “me-lhoria de eficiência” reuniu variáveis relacionadas ao desempenho do mercado de produtos, do mercado de trabalho, do mercado financeiro, do ensino superior etc., independentemente da correlação existente entre elas ou do constructo o qual essas variáveis em con-junto pudessem representar. Sendo assim, verifica-se uma redundância de variáveis ao representar o mesmo constructo que pode ser prejudicial à construção de um modelo preditivo de competitividade internacional.
Os Fatores 1, 2 e 3 apresentados na análise fatorial
podem ser nominados de acordo com as variáveis que os constituem, tais como: Ambiente de Negócios, Base da Economia e Estabilidade Macroeconômica, respec-tivamente, conforme Quadro 3.
De acordo com os dados apresentados na Tabela 2 e no Quadro 1, pode-se afirmar que a maioria das variáveis possui constructo comum; isso significa dizer que alteração de carga em um pilar da competitividade implica significativas alterações nos demais pilares e que, em termos de métrica, há violação do princípio referente à ausência de multicolinearidade entre as variáveis independentes.
Dessa forma, buscou-se destacar os pilares que pu-dessem representar os constructos a fim de simplificar a análise de competitividade dos países. Para isso, foi traçada a matriz de correlação dos constituintes dos fatores, no intuito de se obter aquele com a maior mé-dia de correlação entre os demais, conforme Tabela 3. Por meio da Tabela 3, podem-se identificar os pi-lares Prontidão Tecnológica e Sofisticação de Negócios como os que possuem maior correlação média com o grupo fatorial ao qual pertencem, sendo estas 76,2% e 74,9%, respectivamente. Essa informação também pode ser confirmada por meio da Tabela 2, em que a comunalidade dessas duas variáveis dentro do Fator 1 é a mais representativa. Isso significa dizer que a
Variáveis 1 2 3 Comunalidade
Instituição 0,888 0,204 0,227 0,882
Infra 0,765 0,494 0,168 0,858
Estab_macro 0,213 0,206 0,953 0,996
Saude_edu_bas 0,469 0,647 0,117 0,652
Edu_superior 0,685 0,623 0,134 0,877
Mercado 0,845 0,393 0,179 0,9
Merc_trab 0,838 0,009 0,089 0,71
Merc_inan 0,785 0,302 0,136 0,727
Tecnologia 0,762 0,558 0,169 0,921
Tam_mercado 0,055 0,887 0,189 0,825
Sof_negócios 0,71 0,635 0,101 0,918
Inovação 0,731 0,556 0,083 0,85
Variância 5,763 3,1922 1,1588 10,114
% Var 0,48 0,266 0,097 0,843
Fonte: Dados da pesquisa.
variabilidade destas é explicada em 92,1% e 91,8% pelos três fatores ou, ainda, que existe um alto grau de correlação dessas variáveis com as demais, prin-cipalmente com aquelas do fator ao qual pertencem. Dadas essas considerações, acredita-se que os pila-res Prontidão Tecnológica e Sofisticação de Negócios sejam os mais representativos no Fator 1 – Ambiente de Negócios.
Variáveis WEF Variáveis Classiicação dos autores
Instituição
Fatores básicos dirigentes Das economias
Tamanho do mercado
Base da economia
Infraestrutura Saúde e educação básica
Estabilidade macroeconômica Estabilidade macroeconômica Estabilidade macroeconômica
Saúde e educação básica Instituição
Ambiente de negócios Educação superior e treinamento
Fatores de melhoria De eiciência da economia
Infraestrutura
Eiciência do mercado de produtos Educação superior e treinamento Eiciência do mercado de trabalho Eiciência do mercado de produtos Soisticação do mercado inanceiro Eiciência do mercado de trabalho Prontidão tecnológica Soisticação do mercado inanceiro
Tamanho do mercado Prontidão tecnológica
Soisticação dos negócios Fatores inovadores Da economia
Soisticação dos negócios
Inovação Inovação
Fonte: Dados da pesquisa.
Quadro 3 – Classificação das variáveis quanto ao modelo do WEF e o modelo proposto
A análise do Fator 2, que congrega os pilares Tama-nho de Mercado e Saúde e Educação Básica, apresenta aspecto diferenciado do Fator 1, já que a correlação entre esses dois pilares é baixa (45,6%), e comunali-dades de 82,5% e 65,2%, respectivamente. Em termos comparativos, pode-se dizer que essas variáveis não apresentam grau de explicação relevante ao constructo formado e que a variabilidade destas é relativamente
Variáveis
INSTITUIÇ
ÃO
INFRA EDU_SUPERIOR MER-C
ADO
MERC_TRAB MERC_FINAN TECNOLOGIA SOF_NEGÓCIOS
Infra 0,851
Edu_superior 0,754 0,842
Mercado 0,872 0,849 0,793
Merc_trab 0,662 0,587 0,591 0,697
Merc_inan 0,763 0,727 0,697 0,845 0,601
Tecnologia 0,814 0,896 0,926 0,872 0,624 0,761
Sof_negócios 0,783 0,877 0,844 0,894 0,586 0,769 0,896
Inovação 0,788 0,83 0,837 0,826 0,66 0,675 0,874 0,912
Fonte: Dados da pesquisa.
baixa, se comparada à das demais variáveis. Portanto, não se pode afirmar com clareza qual a significância dessas variáveis para a simplificação do modelo de análise de competitividade dos países.
Analisando o último fator, que é caracterizado pela Estabilidade Macroeconômica, verifica-se que a variabilidade desse indicador está altamente correla-cionada com os três fatores (99,6%), conforme consta na Tabela 2.
Para garantir a confiabilidade e robustez na análise dos dados no que se refere à escolha de variáveis sig-nificantes à determinação do escore de competitividade dos países, foi realizada regressão múltipla, com méto-do Best Subsets,com todas as 12 variáveis denominadas pilares da competitividade. Esse método possibilita achar a melhor combinação entre as variáveis indepen-dentes que explique o escore de competitividade dos países, realizando testes desde uma até 12 variáveis em conjunto. As combinações mais significativas são demonstradas na Tabela 4.
De acordo com a Tabela 4, pode-se destacar que a Prontidão Tecnológica é responsável por 86,5% da competitividade dos países. Embora significativo, não se pode determinar o índice de competitividade global apenas pela análise dessa variável, já que o erro pre-ditivo é de 13,5%. De acordo com o WEF, a prontidão tecnológica de um país refere-se à agilidade com que este adota ou cria novas tecnologias para garantir a me-lhoria da produtividade de suas indústrias, tornando-se
um elemento importante para que as empresas possam competir e prosperar (WEF, 2010).
Observa-se, ainda, que o grau de explicação da competitividade do país aumenta ao combinar a variá-vel Sofisticação dos Negócios e a Estabilidade Macro-econômica, as quais, juntas, respondem por 91,4% do índice global. Esses resultados estão de acordo com os estudos de Zanakis e Becerra-Fernandes (2005), os quais apontaram que o baixo risco-país e investimentos em infraestrutura refletem na estabilidade macroeconô-mica, que, por sua vez, atrai investimentos externos, aumentando a competitividade do país (ZANAKIS e BECERRA-FERNANDEZ, 2005; GUGLER e BRUNNER, 2007; TORRES, 2010). Nesse sentido, diz-se que a es-tabilidade macroeconômica assume papel mediador entre as ações governamentais para desenvolvimento do país (tais como geração de emprego e renda, con-trole inflacionário, aumento de produção e incentivo ao comércio internacional) e a competitividade. Nessa análise, verificou-se, ainda, que a inclusão da variá-vel Educação Superior confere 4,3% de acréscimo ao poder de explicação da variável dependente e que o erro de previsão do índice de competitividade global cai para 4,3%. A qualidade do ensino também pôde ser evidenciada nos estudos de Freeman (2004) como um dos pilares da competitividade, em que investimentos em educação, ciência e tecnologia aumentam o nível do capital intelectual, que gera desempenho superior na execução de negócios.
Instituição Infra Estab_macro Saúde_edu_bas Edu_superior Merc_prod Merc_trab Merc_inan Tecnologia Tam_mercado Sof_negócios Ino
vação
Vars R-Sq R-Sq (adj) Mallows Cp
1 86,6 86,5 1608,5 X
1 85,9 85,8 1703 X
2 91,9 91,8 919,2 X X
2 91,6 91,4 968,6 X X
3 95,8 95,7 423,3 X X X
3 95,1 95 509,6 X X X
Fonte: Dados da pesquisa.
Em relação aos dados, destaca-se que as demais combinações não aumentam significantemente o grau de explicação do índice, sendo, assim, denominados complementares, mas não básicos para a competitivi-dade dos países.
Com base nessas considerações, pôde-se determi-nar a equação de regressão que apresenta maior capa-cidade preditiva sobre os escores de competitividade global. A equação é demonstrada a seguir:
ESCORE = 0,328 + 0,163 ESTAB_MACRO + 0,275 EDU_SUPERIOR + 0,482 SOF_NEGÓCIOS (1)
Em que:
ESCORE: Índice de Competitividade Global ESTAB_MACRO: Estabilidade Macroeconômica EDU_SUPERIOR: Qualidade do Ensino Superior e Treinamentos
SOF_NEGÓCIOS: Sofisticação dos Negócios
A equação da regressão apresentou teste de sig-nificância com P-value = 0,00, T > 10,82, F = 974,11 e VIF’s < 3,61, que são considerados satisfatórios para objetivos métricos. Analisando a equação, observa-se que a variável Sofisticação de Negócios possui maior peso no modelo preditivo, já que, mantidas as demais variáveis constantes, a variação de uma unidade do pilar Sofisticação de Negócios altera a competitividade em 0,48, o que significa uma influência de 48%.
Os escores das variáveis selecionadas foram substi-tuídos na equação e um novo escore geral foi formado. Dessa forma, a comparação entre a classificação dos países quanto à competitividade global dada pelo WEF e a proposta por este estudo segue conforme Quadro 3.
Pode-se dizer que, embora se tenha utilizado méto-dos distintos para a classificação, não há considerável variação de escores que possa gerar dúvidas quanto à competitividade do país, mas há reposicionamento de classificação. Com base nas análises anteriores, não se rejeita a hipótese nula e, por exclusão, rejeita-se a hi-pótese alternativa. Assim, assume-se que a identificação e utilização dos pilares mais significativos, entre os 12 pilares propostos pelo WEF para análise da competitivi-dade do país, não alteram significativamente o ranking
de classificação dos países (hipótese nula).
O reposicionamento dos países na classificação dá-se principalmente pela medição única de cada cons-tructo. Os Estados Unidos, que antes ocupavam a se-gunda colocação no ranking do WEF, passam a ocupar a sétima colocação pela métrica proposta. A alteração é justificada pelos altos valores que o país possui para os nove pilares pertencentes ao Fator 1 – Ambiente de Negócios, e devido à alta correlação entre os pilares constituintes desse fator (alto valor em um pilar significa alto valor nos oito demais pilares do mesmo fator). Da mesma forma, um país que apresenta baixo escore em um pilar pertencente ao Fator 1, consequentemente, apresenta baixo valor nos oito demais pilares desse fa-tor. Ressalta-se que a consideração de todos os pilares pertencentes ao mesmo fator para fins preditivos ou métricos fere os princípios da ausência de multicoline-aridade, ocasionando resultados dúbios para análise.
CONCLUSÃO
Em atendimento às questões norteadoras da pesquisa, buscou-se, por meio de análises estatísticas, entender as relações entre as variáveis que compõem os índices de competitividade das nações desenvolvidos pelo WEF e sugerir uma simplificação do modelo de modo que evite resultados dúbios quando da utilização de pilares que estão altamente correlacionados.
Em primeira análise, verificou-se que nove das 12 variáveis estavam altamente correlacionadas e que, juntas, formariam o constructo Ambiente de Negócios. Com isso, pode-se admitir que os agru-pamentos de propostos pelo WEF não seguem uma
Classiicação WEF Autores
1º Suíça Suíça
2º Estados Unidos Suécia
3º Singapura Dinamarca
4º Suécia Finlândia
5º Dinamarca Alemanha
6º Finlândia Holanda
7º Alemanha Estados Unidos
8º Japão Áustria
9º Canadá Noruega
10º Holanda Japão
Brasil 56º 53º
Fonte: Dados da pesquisa.
Quadro 4 – Comparativo da classificação dos
lógica de constructo, mas, sim, de variáveis que com-põem uma determinada área sem, necessariamente, haver relação entre elas. Com essas considerações, pode-se dizer que a métrica utilizada pelo WEF, que considera todos os nove pilares de um mesmo fator, é redundante, ou seja, todas as variáveis medem o mesmo constructo e, dessa forma, a utilização des-ses pilares favorece paídes-ses que apresentam maior desenvolvimento econômico. Essa afirmação pode ser confirmada por meio do Quadro 3, em que os Estados Unidos caíram cinco colocações quando se utilizou a métrica por constructo.
Sendo assim, este estudo encontrou três grandes grupos formadores da competitividade das nações: Ambiente de Negócio, Base da Economia e Estabili-dade Macroeconômica. Esses constructos foram repre-sentados pelos seus pilares mais significativos e, por meio da análise de regressão com método Best Subsets, encontrou-se a equação com os três pilares que, juntos, explicam o escore dado pelo WEF em 95,7%. As variá-veis mais representativas são: Estabilidade Macroeco-nômica, Qualidade do Ensino Superior e Sofisticação dos Negócios.
Os pilares do Fator 2 – Base da Economia não foram significativos a ponto de representar um cons-tructo e, dessa forma, a equação utilizou dois pilares do Fator 1 que apresentaram maior correlação média com os pilares do mesmo fator e que, ao mesmo tempo, apresentaram considerável grau de indepen-dência entre eles.
Com as variáveis em questão, verificou-se que não há mudanças significativas que questionem a competi-tividade das nações, mas que há alteração no ranking
de competitividade por diferenças em escores. Com isso, afirma-se que apenas as três variáveis destacadas seriam suficientes para determinar a competitividade dos países.
Ressalta-se que o estudo apresenta limitações quan-to a informações mequan-todológicas para a formação do escore de competitividade, uma vez que as publica-ções do WEF não expressam claramente os processos realizados.
Considera-se relevante a ampliação deste estudo em termos de estabelecimento de relações causais dos pilares da competitividade, agregando novas variáveis oriundas de bases de dados governamentais a fim de auxiliar os tomadores de decisão e governantes públi-cos quanto aos investimentos necessários em áreas da economia que podem alavancar o poder competitivo das nações.
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